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A bibliometric analysis of the product line design problem

    1. [1] Economic and Management Sciences Department, Universidad Autónoma de Occidente. Blvd. Lola Beltrán Km 1.5, Culiacán, Sinaloa, México.
    2. [2] Engineering and Technology Department, Universidad Autónoma de Occidente, Blvd. Lola Beltrán Km 1.5, Culiacán, México
  • Localización: Inquietud Empresarial, ISSN-e 2422-3220, ISSN 0121-1048, Vol. 21, Nº. Extra 1, 2021 (Ejemplar dedicado a: Inquietud Empresarial 21(1) Enero–Junio 2021: Bibliometric Studies_Special Issue; I-III), págs. 11-33
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Un análisis bibliométrico de el problema de diseño de línea de productos
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En el problema del diseño del producto, las empresas buscan encontrar configuraciones adecuadas de los atributos del producto con el objetivo de aumentar su participación en el mercado. Este problema pertenece al campo del marketing cuantitativo y se considera un problema NP-Hard, debido a su amplio espacio de búsqueda para una solución óptima. Entre la literatura relacionada, existen diferentes metodologías para abordar este problema, ganando terreno a las que aplican metaheurísticas, con énfasis en Algoritmos genéticos. El objetivo principal de este trabajo es presentar una visión general de las contribuciones más significativas en esta área utilizando un enfoque de análisis bibliométrico. El documento utiliza la base de datos Scopus y la Colección principal de Web of Science, con el fin de obtener los principales, más influyentes artículos, conferencias, revistas, autores, instituciones y países. Los resultados destacan a Kwong, C.K. como el autor más productivo, mientras que Nagamachi M. es el autor más influyente. Además, China es el país líder en este campo de investigación. El uso de algoritmos genéticos en las soluciones del problema del diseño del producto es un área de estudio en crecimiento con un importante desarrollo de metodologías y enfoques.

      Códigos JEL: C00, C02 Recibido: 07/10/2020.  Aceptado: 20/02/2021.  Publicado: 01/06/2021. 

    • English

      In the product design problem, firms aim to find suitable configurations of product attributes with the objective of increasing their participation in the marketplace. This problem belongs to the field of quantitative marketing and is considered a NP-Hard problem, due to its wide search space for an optimal solution. Among the related literature, there are different methodologies to address this problem, gaining ground those that apply metaheuristics, with an emphasis in Genetic Algorithms. The main aim of this work is to present an overview of the most significant contributions in this area using a bibliometric analysis approach. The paper uses Scopus database and Web of Science Core Collection, in order to obtain leading and the most influential articles, conferences papers, journals, authors, institutions and countries. The results highlight Kwong, C.K. as the most productive author while Nagamachi M. is the most influential author. Furthermore, China is the leading country in this research field. The use of Genetic Algorithms in the solutions of the Product Design Problem is a growing area of study with important development of methodologies and approaches.

       JEL Codes: C00, C02 Received: 07/10/2020.  Accepted: 20/02/2021.  Published: 01/06/2021. 


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